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蒸馏模型的性能可以量化估算了。知识蒸馏技术当前正被大模型领域广泛使用,它可以在大幅压缩模型体量的同时保持一定的性能、降低模型时延、提升模型精度,与此同时还能对知识域进行集成和迁移。正如监督扩展减轻了监督预训练中的风险一样,新工作为生产更小、更强大的模型提供了路线图,并增强了测试时扩展的可行性。
Meta发布了Llama3.1系列模型,其中包括Meta迄今为止最大的405B模型,以及两个较小的模型,参数量分别为700亿和80亿。Llama3.1被认为是引领了开源新时代。要在NVIDIANeMo中使用Llama-3.1的SDG微调,可参阅GitHub上的/sdg-law-title-generation部分。
SDXLFlash是一个由SDXL团队与ProjectFluently合作推出的新型快速高质量文本到图像转换模型。尽管相对于LCM、Turbo和Lightning模型,SDXLFlash的速度稍慢,但在图像质量上表现更佳。SDXLFlash的推出为需要在速度和质量之间取得平衡的图像生成任务提供了新的选择,特别是对于那些追求高质量输出的用户和应用场景。
字节跳动的Lightning团队发布的新图像模型蒸馏算法Hyper-SD,是一项在图像处理和机器学习领域的重要进展。这项技术通过创新的方法提升了模型在不同推理步骤下的性能,同时保持了模型大小的精简。随着进一步的研究和开发,Hyper-SD及其衍生技术有望在多个领域内推动AI技术的发展和应用。
Tanuki.py是一个用于构建LLM驱动应用的工具库。该库旨在通过自动模型蒸馏,实现应用在使用过程中的成本和延迟的逐渐降低,最多可达到90%的成本降低和80%的延迟降低。其类型感知、RAG支持和测试驱动的对齐方法使其成为构建可靠、可预测、逐渐优化的LLM-powered应用的理想选择。
【新智元导读】LLM不实用,小模型蒸馏才是「现实」的大模型应用路线,全面领先微调技术!土豪请无视。在ANLI上,使用770MT5模型超越了540BPaLM的性能,只使用了完整数据集的80%并且可以观察到,即使使用100%的完整数据集,标准微调也无法赶上PaLM的性能,表明分步蒸馏可以同时减少模型尺寸和训练数据量实现超越LLM的性能。
随着LLM的突破性工作逐渐放缓,对于如何让更多人使用LLM成为时下热门的研究方向,模型压缩可能是LLM未来的一个出路。此前OpenAI首席科学家IlyaSutskever表示可以通过压缩的视角来看待无监督学习。常用基准包括但不限于HULK和ELUE。
ChatGPT问世之后,全球化移动互联网企业+APUS创始人李涛发现“市场上有三类人,一类人在不断讲故事,一类人的内心极度不甘和落寞有一类人心态很好,闷头开始拼命做事。”李涛可能是最早接触到ChatGPT的中国企业家之一,4年前,OpenAI+CEO+SamAltman+就曾通过视频向他和张一鸣、沈南鹏等人展示过,用GPT-2操作DOTA2。“站在人工智能这条赛道,比拼的是谁把人工智能用得更彻底,�
据外媒报道,在许多干旱地区,人们使用被称为太阳能蒸馏器的设备从海水或受污染的水中提取可饮用的水。一种新型的太阳能蒸馏器据称比其他的设备更有效,因为它包含一个旋转的圆筒。在其最基本的形式中,传统的太阳能蒸馏器由一盆不可饮用的水组成,它被置于一个透明的盖子下面。水在被太阳加热时蒸发,在盖子的内表面凝结。凝结的水--也就是纯净的水--从盖子上流下来,被收集到一个单独的容器中供人饮用。这是一个聪明的设置,但它
分子蒸馏是一种特殊的液-液分离技术,它不同于传统蒸馏依靠沸点差分离原理,而是靠不同物质分子运动平均自由程的差别实现分离。由于分子蒸馏技术能解决大量常规蒸馏技术所不能解决的问题,这种新型蒸馏方式近年在业内得到广泛应用。